Examinando por Autor "Aguilera Faraco, Ana"
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Ítem Estrategias de diseño físico para sistema gestor de base de datos orientado a grafos(Universidad de Valparaíso, 2021-06) Castillo Vera, Francisco Daniel; Aguilera Faraco, AnaLas bases de datos no relacionales se encuentran en constante perfeccionamiento, buscando mejorar su capacidad de procesamiento. Entre ellas, destacan las bases de datos orientada a grafos. Este tipo de bases de datos ha visto incrementado su uso por su caracterıstica principal de cómo se relacionan sus datos. Es bien sabido que para los desarrolladores de bases de datos, los aspectos ligados al diseño físico siempre han sido un punto álgido y de especial cuidado, ya que de ello depende el rendimiento de la base de datos y las aplicaciones que se desarrollen sobre ella. Desde ah ́ı surge la necesidad de plantear y validar estrategias de diseño físico que logren optimizar la búsqueda de datos. Linked Data Benchmark Council presenta el proyecto que lleva por nombre Social Network Benchmark que busca promover que los desarrolladores planteen o propongan diferentes estrategias de diseño fısico. Linked Data Benchmark Council Social Network Benchmark expone una problemática en la cual se adjuntan diferentes consultas agrupadas en dos grupos: Interactive Workload y Business Interactive Workload. En este documento se analizó cada una de las consultas logrando plantear tres estrategias de diseño físico que fueron implementadas en las 25 consultas del grupo de Business Interactive Workload. Los experimentos fueron desarrollados sobre la plataforma Neo4j con las cargas de trabajo de 1 GB, 10 GB y 100 GB. A través de esta experimentación se consiguió validar la efectividad y escalabilidad de las estrategias de diseño físico: Reescritura de Consulta, Materialización de Caminos y ́Creación de ́Indices. Según los resultados se puede precisar que se logró reducir el tiempo de ejecución. Para la primera guía de diseño se redujo en promedio un 59,21 %, para la segunda guıa de diseño se consiguió una disminución en promedio de 77,02 %, y finalmente, para la tercera guía de diseño se alcanzó una reducción en promedio de 44,94 %.Ítem Evaluacion de DATASETS para reconocimiento de emociones en robotica social(Universidad de Valparaíso, 2023-10) Rojas González, Felipe Andrés; Aguilera Faraco, AnaEl reconocimiento de emociones es un factor importante en la interacción humano-computador, dado que permite dirigir adecuadamente las acciones del robot en función del entorno que percibe. Los robots suelen utilizar sensores para capturar su entorno. Existen diversas propuestas notablemente en Deep Learning que han surgido para el reconocimiento de emociones. Como parte de la metodolog ́ıa se utilizan datasets para entrenar y construir modelos adecuados para el reconocimiento de emociones, sin embargo, estos datasets tienen problemas de calidad de los datos, no están balanceados, falta de modalidades y que se llevan a cabo en ambientes controlados. Lo cual no es lo más adecuado y similar al ambiente en donde ocurre la interacción humano-robot. Es por esto que en este trabajo de tÍtulo se evaluaron distintos datasets en una arquitectura con técnicas Deep Learning ya implementada para detectar las emociones de las personas a través de distintas modalidades y todo esto enfocado en el contexto de la robótica social. Para ir realizando un análisis de datos pertinente a cada dataset por sus modalidades a través de las métricas de evaluación ́F1 score y exactitud. Con el fin de ir comparando e interpretando los resultados obtenidos y tomar ciertas decisiones en el ámbito de la robótica que permitirán realizar diferentes tareas en nuestra sociedad a futuro. Como resultado de este trabajo se evaluaron 4 dataset el Iemocap, Sfew, Afew y el Meld pasando por la misma arquitectura y realizando las diferentes evaluaciones unimodales y multimodales, se puede decir que el dataset Meld se adecua de mejor manera a la arquitectura con respecto a sus resultados y la emoción más destacable es la neutral en texto con un F1 score del 66,0 % y la exactitud de un 72,0 %. Por otro lado, en su enfoque multimodal se encuentra la emoción joy en la modalidad de texto+rostro con un F1 score ́ de 56,0 % y una exactitud del 73,1 %.Ítem Feria Artesanal Digital(Universidad de Valparaíso, 2022-08) Hills Hernandez, Danixa Stefanie; Aguilera Faraco, AnaLas ferias artesanales son espacios en donde los artesanos pueden exhibir sus productos al público. Esta propuesta es un aporte a la problemática que se viene acumulando desde hace tiempo, en donde los artesanos han tenido dificultades en la promoción y venta de sus productos en consecuencia de distintos factores externos, tales como clima adverso, paralizaciones, movilizaciones, entre otros, que han interrumpido su jornada laboral. Hoy en dıa el rubro artesanal se ve nuevamente afectado producto de la crisis sanitaria del COVID-19. Mediante la creación de una plataforma Web, el artesano llegará a su público sin necesidad de salir de su hogar, ya que esta simulara el entorno de una feria artesanal en 3D en donde se puede navegar y ver las artesan ́ıas en sus 360° admirando cada detalle como si estuviera de manera presencial. Además, la propuesta incluirá un catálogo en donde se encontrarán ́todos los productos de todos los artesanos y estos se podrán filtrar de acuerdo a criterios establecidos.Ítem Feria artesanal virtual 3D 2.0(Universidad de Valparaíso, 2024-04) Vásquez Ballesta, Claudio Ignacio; Aguilera Faraco, AnaLas ferias artesanales son espacios donde los artesanos pueden exhibir sus piezas hechas a mano. Existen diversos factores externos que pueden interrumpir su desarrollo normal, como los movimientos sociales, el clima y la pandemia por el COVID-19. Es por ello que se han desarrollado múltiples alternativas, como tiendas virtuales o páginas en redes sociales donde los artesanos pueden promocionar sus productos. Sin embargo, estas opciones difieren de una feria artesanal física, ya que los usuarios no pueden experimentar la interacción directa con las piezas artesanales. Es en este punto donde los entornos virtuales cobran protagonismo, al brindar a los usuarios la oportunidad de explorar la feria como si estuvieran presentes f ́ısicamente. Mediante la tecnología 3D, se crea un entorno inmersivo que permite a los usuarios disfrutar de una experiencia cercana y realista al interactuar con las piezas artesanales desde diferentes ángulos y perspectivas. Como respuesta a esta problemática, Danixa Hills, estudiante de la Universidad de Valparaíso, ha desarrollado un entorno virtual web que simula de manera innovadora una feria artesanal, aunque esta primera aproximación presenta algunas limitaciones. Uno de los desafıos es el rendimiento, que se ve afectado por la carga computacional de los objetos 3D. En el marco de este trabajo de título, se llevará a cabo una ampliación y mejora significativa de las funcionalidades de la Feria Artesanal 3D, tomando como base la versión previamente desarrollada por Hills. Con el objetivo principal de optimizar el rendimiento, se realizará una migración hacia una tecnología más adecuada, como Unity, lo que conlleva la reconstrucción completa de la feria desde sus cimientos. Se seguirá una metodología de trabajo iterativa, lo que nos permitirá realizar ajustes y mejoras progresivas a lo largo del proceso de desarrollo. Este enfoque nos asegurará un funcionamiento óptimo en el entorno virtual, cumpliendo con los rigurosos requisitos de carga computacional necesarios para ofrecer una experiencia inmersiva y satisfactoria. En este trabajo de t ́ıtulo, se ampliaron y mejoraron significativamente las funcionalidades de la Feria Artesanal 3D, migrando hacia la tecnología Unity, permitiendo una experiencia más inmersiva y eficiente. Los resultados obtenidos demostraron mejoras notables en el rendimiento y la experiencia de usuario.Ítem Modelo de credibilidad extendido sobre T-CREO(Universidad de Valparaíso, 2023-01) Quinteros Henríquez, Pamela; Aguilera Faraco, AnaActualmente, se produce una cantidad importante de información en la web. Las redes sociales son un ejemplo de ello, donde millones de usuarios generan e intercambian información de todo tipo. Si bien las redes sociales se han transformado en un medio ideal para compartir información con facilidad, también son un entorno óptimo para la propagación de información falsa. Dada esta situación, el desarrollo de herramientas automáticas de análisis de credibilidad para estas fuentes de información se ha vuelto un tema esencial. En este contexto, el trabajo presentado a continuación tiene como objetivo principal extender el modelo de credibilidad del proyecto T-CREo, una extensión de Chrome para el cálculo de credibilidad de fuentes en internet instanciado para Twitter haciendo uso de factores como el textos del tweet, credibilidad de usuario y su impacto social dentro de la plataforma. Se extiende este modelo incorporando detección de bots y análisis semántico de texto en posts de Twitter. Estas nuevas funcionalidades permiten detectar la confiabilidad de un usuario, basándose en la gramática utilizada en los textos, las características sociales de su cuenta y la coherencia entre los conceptos utilizados en la publicación, aportando para una evaluación más certera a la herramienta de credibilidad. Haciendo uso de algoritmos de aprendizaje, se logró entrenar un modelo de aprendizaje Random Forest, tanto para el idioma inglés y español, con una precisión sobre el 80 % tras hacer las pruebas necesarias de validación con información externa al dataset de entrenamiento, y el desarrollo de un algoritmo para calcular la credibilidad semántica del texto de un tweet, utilizando la similitud semántica y las definiciones de palabras clave; obteniendo resultados coherentes al comparar los resultados obtenidos con la nueva funcionalidad con los obtenidos con el modelo original.Ítem Reconocimiento multimodal de emociones utilizando conjuntos de datos en ambientes no controlados(Universidad de Valparaíso, 2023-12) Martínez Gullé, Facundo Vicente; Aguilera Faraco, AnaEl reconocimiento multimodal de emociones se centra en identificar las emociones de un sujeto en situaciones específicas, utilizando inteligencia artificial en diversas modalidades, como imagen, audio y texto. Este Trabajo de Título está basado en el proyecto “An Assessment of In-the-wild Datasets for Multimodal Emotion Recognition”, que resalta la necesidad de unificar, limpiar y transformar conjuntos de datos para re-entrenar un modelo de Deep Learning. El objetivo es mejorar las predicciones, generar visualizaciones y realizar un análisis comparativo con los resultados del proyecto base, evaluando así si se logra mejorar el reconocimiento multimodal de emociones en entornos no controlados. Se presenta un marco de trabajo que integra información de las modalidades de imágenes faciales, audio y texto. Esto se logra mediante el uso de técnicas de Deep Learning para adaptar modelos pre-entrenados a conjuntos de datos no controlados. Este enfoque será evaluado mediante experimentos utilizando la base de datos llamada MERDWild, la cual fue creada mediante la unificación de los conjuntos de datos in-the-wild llamados AFEW, AffWild2 y MELD, para demostrar su eficacia en el reconocimiento multimodal de emociones, utilizando MAFW como dataset de pruebas. Los resultados finales revelaron los desempeños de los modelos específicos para cada una de las tres modalidades, así como los desempeños de las combinaciones de modalidades en el conjunto de validación y en el conjunto de pruebas MAFW. Las técnicas de Deep Learning utilizadas para los modos de imágenes faciales, audio y texto son VGG19, ResNet50 y DialogXL, respectivamente. Para fusionar las predicciones obtenidas de cada uno de los modelos se utilizó el método de fusión EmbraceNet+. Los resultados evidencian la presencia de sobreentrenamiento y se sugieren posibles soluciones para evitarlo. Adicionalmente, se generó una base de datos homogénea y de alta calidad compuesta por 15.873 archivos de audio, 905.281 imágenes faciales y 15.321 frases. Todos estos elementos superaron los criterios de calidad establecidos, entre ellos se encuentra brillo, contraste y resolución en el caso de las imágenes faciales, nivel peak, distorsión armónica total y promedio de nivel de potencia en audio y en texto el uso de un filtro semántico. Este trabajo proporciona una visión integral del reconocimiento multimodal de emociones, desde la recopilación de datos hasta las visualizaciones de los resultados finales.Ítem Sistema de recomendación de minutas nutricionales automatizadas enfocadas en nutrición clínica(Universidad de Valparaíso, 2020-07) Rubilar Donoso, Dagoberto; Aguilera Faraco, AnaEl estado nutricional describe la situación en la que se encuentra una persona con respecto a la ingesta y adaptación fisiológica tras el consumo de nutrientes, por lo que ́llevar un buen estado nutricional puede ser crucial tanto para prevenir como para tratar enfermedades con el fin de conseguir una buena calidad de vida. El proceso para llegar a realizar las minutas nutricionales que son recetadas a los pacientes, es un trabajo que generalmente un nutricionista lo realiza de forma manual por cada uno de los pacientes que debe atender. En la actualidad el uso de plataformas informáticas han tomado cada vez mayor protagonismo en el área de la salud. En el caso de Chile esto no es una excepción, ya que se han diseñado sistemas de información que apoyan la correcta y justa administración de salud en la población y forma parte de la polıtica gubernamental la adopción de programas y lineamientos en este sentido, tal es el caso de los programas Elige Vivir Sano y Vida Sana [9] del Ministerio de Salud, entre otros. Es por esto, que en el presente Trabajo de Tıtulo se propone la implementación de una aplicación que ayudará al profesional del área de la nutrición a agilizar su trabajo al momento de hacer las evaluaciones nutricionales y posteriormente a recomendarle las minutas nutricionales respectivas para los pacientes que padezcan de algún tipo de enfermedad.